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公开(公告)号：CN111259561B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010082936.9
申请日：2020-02-07
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F111/10 , G06F119/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明涉及一种基于时间间隔的温度感知的处理器能耗计算方法，步骤为：1)根据周期任务的参数确定时间间隔；2)根据热传导方程，计算处理器在时刻t的温度T(t)；3)计算周期任务在单个时间间隔[t0,t1]的能耗E(t0,t1)；4)计算周期任务的总能耗Esum。本发明通过划分时间间隔，根据热传导方程，计算任务在各时间间隔的能耗，考虑系统温度对能耗的影响，提高了能耗计算的准确性。
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公开(公告)号：CN110851660B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201911011212.9
申请日：2019-10-23
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/901 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种社交网络中基于谣言传播模型的免疫回溯辟谣方法，包括：建立包括S、C、D、I和R五种状态的节点传播模型，各状态在一定的转化因素下进行状态转化；状态转化过程中引入激励机制，抑制谣言传播；所述转化因素包括个人因素、邻居因素、内容因素和时延因素；其中，S表示未接触信息，C表示传播这个信息，D表示怀疑这个信息，I表示对该信息不感兴趣不会传播，R表示传播权威机构发布的辟谣。本发明在状态转换概率计算中考虑了每个用户的个人因素、邻居因素、内容因素和时延因素，模型更接近实际；引入激励机制使用户能够发送正确的辟谣信息，使得谣言更早的被发现和抑制。
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公开(公告)号：CN111124439B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201911296890.4
申请日：2019-12-16
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种云边协同的智能动态卸载方法，对于每一个应用，将边缘层当前的CPU、内存、带宽和剩余电量等状态数据作为输入变量，计算出每个应用处理完成的时间和边缘层状态量，再利用LibSVM算法识别应用的类型，根据类型判定该应用处理完成的时间条件，根据边缘层的情况判定边缘层的状态量条件，共同决定该应用的数据是否卸载在边缘端还是云端；该方法考虑了不同应用类型的特点，算法中对于不同类型应用设置不同的最大延迟容忍时间，并且考虑了边缘层的实时状态，利用智能决策算法实时把应用数据卸载到边缘或云端以获得最短的总运行时间，优化总运行时间使其明显优于应用数据卸载到云端或边缘端，而且可以很好地减少时延和能量消耗。
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公开(公告)号：CN110602723B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201910795830.0
申请日：2019-08-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 一种基于水下边缘设备的两级双向预测获取数据方法，通过将计算从集中式云层转移到分布式边缘层，构建底层‑边缘‑云三层数据收集模式。利用水下边缘设备的移动性和计算能力进行基于历史信息的分析预测数据，实现在保证数据传输准确的前提下有效减少声波通信，减少传感器能耗。考虑到异构设备的差异化能力，对边缘层与底层这两层节点采用不同的预测算法，将水下数据收集过程转化为两级双向数据预测过程的方法。该发明可以应用在水下传感器网络数据收集机制中。
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公开(公告)号：CN108900621B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810749961.0
申请日：2018-07-10
Applicant: 华侨大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于雾计算模式的差异性云同步方法，在用户层和云服务层之间添加雾服务层以通过差异性同步法处理每次用户端的同步请求，所述用户层包括若干用户端，雾服务层包括雾服务器，云服务层包括云服务器；所述差异性同步法包括：用户端上传每次修改的差异数据至雾服务器存储，雾服务器判断所存储的数据是否达到预设上限，如果未达到，雾服务器保存每次差异数据并更新数据；如果达到，雾服务器将最终的差异数据上传至云服务器，云服务器基于所述最终的差异数据重构云端文件，使得云服务器端文件和用户端的最新文件保持一致。本发明方法能够优化差异性同步的存储以及运行效率，提升云服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109451459B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811548674.X
申请日：2018-12-18
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于移动雾节点的传感云底层节点信任评价方法，包括：获取雾节点需要访问的传感器网络中的传感器节点，根据所述传感器节点生成待访问队列；所述待访问队列中的传感器节点称为中继节点；所述雾节点依次访问所述待访问队列中的中继节点，每移动至一个所述中继节点，则计算出与该中继节点相邻的所有传感器节点的综合信任评价；所述综合信任评价包括能量信任评价、数据信任评价和综合通信信任评价。本发明通过在传感云系统中引入移动的雾节点对底层传感器网络进行信任评价，能够减小传感云系统中信任评价的能量消耗与提高信任评价效率，并有效检测网络中的恶意节点。
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公开(公告)号：CN112395090A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011305251.2
申请日：2020-11-19
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种移动边缘计算中服务放置的智能混合优化方法，包括如下步骤：将移动边缘计算中的服务放置问题通过粒子群优化模型转化为优化问题模型，并进行初始化；模型迭代并利用收缩因子调整粒子的速度；计算系统中的传输延迟、计算延迟、计算能耗、传输能耗及系统总服务成本；根据每次迭代的粒子的速度和位置，计算对应的系统总服务成本，并更新全局最优解；采用模拟退火算法进一步更新全局最优解；本发明提供的方法，能够显著提高服务放置的系统性能，降低系统总服务成本，同时降低了系统服务延迟。
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公开(公告)号：CN110942099A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911196658.3
申请日：2019-11-29
Applicant: 华侨大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于核心点保留的DBSCAN的异常数据识别检测方法，包括以下步骤：S1：将数据集随机划分成训练集和测试集；S2：构建训练集的近邻矩阵Croe-M和逆近邻矩阵Croe-MR，采用逆近邻矩阵Croe-MR作为判定核心点的依据；本发明涉及异常识别检测方法技术领域。该基于核心点保留的DBSCAN的异常数据识别检测方法通过重新定义了“密度”，利用“密度”对训练集进行聚类并打上标签，由此，再利用标签，对剩余测试集中的数据进行分类；通过随机抽样来划分训练集和测试集，提高了该检测方法的拓展性；同时，仅采用核心点建立模型，有效降低噪声点，尤其是边缘点对分类结果的影响；通过“密度”定义，能够好代表样本点在数据集类别中的权重，拥有更好的分类效果。
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公开(公告)号：CN110689196A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910921109.1
申请日：2019-11-21
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图着色的节点间能量再分配调度算法，涉及无线传感器网络技术领域。本发明包括以下阶段模式：S1能量再分配问题描述：给定一个由静态节点U组成的无线传感器网络(WSNs)，其中能量传输系数矩阵为C＝{c(i，j)}，能量上限列表为eU，能量下限列表为eL，能量传输功率列表为p，初始能量列表为eB，能量预期列表为eE；能量再分配问题(WPTERD)的任务是找一个最优能量传输调度s，使得最终总能量 最大化并且时间跨度最小 S2能量再分配问题分解。本发明的GCEgyTimeD算法使能量再分配过程中的能量损失最小，时间跨度最小，有利于延长无线传感器网络的寿命，有利于构建一个长期的无线传感器网络，具有较高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN107426532B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201710352192.6
申请日：2017-05-18
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本发明公开一种基于已知轨道的多摄像头合作接力监控方法，该方法应用于多条轨道连接构成的轨道网中，轨道网中随机分布多个移动节点，且各移动节点可在任一条轨道和任一顶点上移动，每个移动节点只能监控其所处边及顶点处的目标，所述轨道网构成的网络拓扑结构图，每条轨道对应网络拓扑结构图一条边，轨道连接点对应网络拓扑结构图的顶点。该方法降低了移动监控成本，提高了监控范围和安全性，应用范围广。
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